A、模式识别$;$文字合成$;$图像搜索$;$图像还原
答案:A
A、模式识别$;$文字合成$;$图像搜索$;$图像还原
答案:A
A. 可以处理高维度的属性,并且不用做特征选择$;$随机森林的预测能力不受多重共线性影响$;$也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题$;$能应对正负样本不平衡问题
A. 给数据打标签$;$将数据按类别聚合$;$使智能体获得最大奖赏$;$实现特定目标
A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处$;$卷积和池化层组合使用,逐层级的提取图像特征$;$在网络的最后使用全两层连接作为输出$;$在网络的最后使用全两层连接作为输入
A. 直推学习$;$纯半监督学习$;$主动学习$;$图半监督学习
A. 增大惩罚参数C$;$ 减小惩罚参数C$;$减小核函数系数(gamma值)$;$增大核函数系数(gamma值)
A. 功率$;$路径代价$;$算法$;$完备性
A. 只有 1$;$只有 2$;$ 只有 3$;$ 都正确
A. 平均法$;$投票法$;$学习法
A. k 值并不是越大越好,k 值过大,会降低运算速度 $;$选择更大的 k 值,会让偏差更小,因为 k 值越大,训练集越接近整个训练样本 $;$选择合适的 k 值,能减小验方差 $;$k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力